Dartmouth, 70 años después: la IA ya responde rápido; lo escaso pasa a ser el criterio humano para juzgarla

Por Dartmouth · 4 de noviembre de 2026.

Dartmouth celebró del 29 al 31 de octubre la conferencia «AI at 70: What Must Remain Human?», setenta años después del taller de verano que dio nombre y origen a la inteligencia artificial como campo. Según la propia universidad, se registraron más de 1.000 personas y 24.000 siguieron las retransmisiones en directo.

La idea central la formuló la presidenta, Sian Leah Beilock: cualquiera obtiene una respuesta convincente de una IA en segundos, así que la habilidad difícil ahora es el juicio. Es decir, saber si la respuesta es correcta y completa, entender por qué y poder defenderla. Beilock pidió que la alfabetización en IA vaya más allá del uso eficiente de herramientas e incluya saber cuándo usarlas y cuándo dejarlas.

Los ponentes de la industria mostraron un optimismo con matices. Peter DeSantis, vicepresidente sénior de Amazon, aseguró que cinco ingenieros con IA hacen lo que antes requería 50, y diez veces más rápido; es una cifra suya, sin datos que la respalden en el artículo. Michael Breen, de Anthropic, defendió que la IA puede extender la capacidad de actuar con autonomía a mucha más gente, pero reconoció tres riesgos: dependencia que debilite capacidades humanas, erosión de la experiencia profesional y concentración de poder en quienes controlan los sistemas. Mira Murati, de Thinking Machines Lab, desaconsejó que los estudiantes dediquen la carrera a adivinar qué empleos se llevará la IA.

También hubo voces críticas. El columnista Ezra Klein se declaró «bastante escéptico», por ahora, ante integrar mucho la IA en la educación, y apostó a que el valor volverá a la capacidad de atención para leer un libro. Molly Crockett, profesora de Princeton, criticó el «bombo» impulsado por la industria y el Gobierno estadounidense, que según ella desplaza la inversión en ciencia académica y parte de una concepción errónea de cómo funciona la ciencia. La estudiante Emma Lefferts recordó que la IA descansa en trabajo humano y recursos naturales reales, y que hay riesgos presentes para comunidades concretas.

El hackatón paralelo, organizado por el club de IA de Dartmouth con apoyo de Anthropic, reunió a 187 estudiantes en 40 equipos. Ganó Wheelio, una app que encuentra rutas accesibles en el campus para usuarios de silla de ruedas y usa IA para detectar barreras. Dartmouth, además, encuesta ahora a empleadores para medir si los empleos de entrada cambian por la IA; la próxima encuesta a estudiantes será en agosto de 2027.

Nuestra lectura. El mensaje de fondo es acertado: cuando producir texto, código o análisis se abarata, lo escaso es verificar, decidir y asumir responsabilidad. Es coherente con lo que vemos en el empleo: lo rutinario se automatiza y el criterio, la relación y la responsabilidad ganan valor. Entre los perfiles juniors, sin embargo, hay una paradoja que la conferencia apenas resuelve: el juicio se forma haciendo el trabajo básico que la IA ahora absorbe. Si se elimina ese peldaño, ¿cómo se aprende a juzgar? De ahí que la insistencia en leer, escribir y razonar sin ayuda tenga sentido pedagógico, no solo nostálgico.

Hay que leerlo, además, con cautela. Es un acto de una universidad que cuenta su propio evento, con un laboratorio de IA apoyando el hackatón y ponentes con intereses claros. Las cifras de productividad son declaraciones, no mediciones, y el dato que de verdad importa, qué ocurre con los empleos de entrada, todavía se está recogiendo.

A corto plazo, la transición será incómoda: habrá estudiantes que deleguen su pensamiento y empleadores que recorten la base de la pirámide. A largo plazo, si la educación logra formar personas que usen la IA sin depender de ella, la promesa sigue en pie: más capacidad al alcance de todos, con la salud, la ciencia y el tiempo libre que eso permite. Que Dartmouth pregunte qué debe seguir siendo humano es buena señal; la prueba será si las aulas lo traducen en práctica y no solo en discurso.